Gráficos totales

Columna izquierda

Situación general

background = styleColorBar(iris$Petal.Length, ‘steelblue’), backgroundSize = ‘100% 90%’, backgroundRepeat = ‘no-repeat’, backgroundPosition = ‘center’

Casos Confirmados

Trayectoria de Casos Confirmados

Casos tamizados

Casos recuperados y fallecimientos

Columna derecha

COVID-19: Nuevos casos

Evolución del tiempo de duplicación de casos confirmados

Gráficos por regiones

Columna izquierda

Casos confirmados por región

Densidad de casos por región

Column right

Evolución de casos por región

Datos

Column

Totales

Por región

Estimación de Gompertz

Columna Izquierda

Resultados del modelo

Nota: Esta es una aproximación cruda al modelo epidemiológico, y no debería tomarse como un resultado oficial ni de alta confiabilidad. Su interés es meramente referencial.

Usaremos la ecuación de Gompertz:

\[ y(t) = a \times e^{-e^{\frac{(\mu \times e)}{a} \times (\lambda - t) + 1}} \] Donde los parámetros a ajustar son a, mu (\(\mu\)) y lambda (\(\lambda\))

El resultado de usar todos los datos disponibles se ven a continuación.


Formula: y ~ a * exp(-exp(mu * exp(1)/a * (lambda - t) + 1))

Parameters:
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
a      155916.71  243278.28   0.641   0.5274  
mu       1463.15    1860.61   0.786   0.4390  
lambda     48.48      19.19   2.527   0.0182 *
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 34.41 on 25 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 8 
Achieved convergence tolerance: 4.516e-06

Además, esta ecuación tiene un valor de AIC de 282.4329017.

El gráfico que acompaña a este modelo, presenta (en rojo) la extrapolación a 7 días de la curva actual. Además, se muestra, en color naranja, la curva extrapolada usando los datos de los primeros 12 días desde el primer caso confirmado (que fue el 20202-03-06). Y como referencia, en en gris oscuro se muestra la curva estimada con los datos hasta las semana anterior.

Modelos comparativos

Modelo con datos de una semana atrás


Formula: y ~ a * exp(-exp(mu * exp(1)/a * (lambda - t) + 1))

Parameters:
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
a      1386.5165   278.7490   4.974 9.82e-05 ***
mu       55.1255     3.7398  14.740 1.73e-11 ***
lambda    9.7644     0.6065  16.101 3.92e-12 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 17.33 on 18 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 119 
Achieved convergence tolerance: 1.128e-06

Modelo con datos de los primeros 12 días


Formula: y ~ a * exp(-exp(mu * exp(1)/a * (lambda - t) + 1))

Parameters:
       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
a       3935.43    5429.91   0.725   0.4870  
mu       104.13     107.96   0.965   0.3600  
lambda    14.66       6.70   2.188   0.0564 .
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 3.3 on 9 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 8 
Achieved convergence tolerance: 5.963e-06

Columna derecha

Gráfica con extrapolación a 7 días a partir de la fecha (2020-04-03)

Acerca de esta visualización

Columna única

Esta visualización esta hecha usando el lenguaje de programación R, y hace uso de una serie de librerías (flexdashboard, ggplot2, echarts4r, DT), para producir los distintos gráficos y tablas.

Jesús M. Castagnetto, Ph.D.